计算机学报
計算機學報
계산궤학보
CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS
2014年
11期
2268-2275
,共8页
回声状态网络%快速子空间分解%储备池%多元时间序列%预测
迴聲狀態網絡%快速子空間分解%儲備池%多元時間序列%預測
회성상태망락%쾌속자공간분해%저비지%다원시간서렬%예측
echo state network%fast subspace decomposition%reservoir%multivariate time series%prediction
针对采用回声状态网络预测多元混沌时间序列时储备池学习算法可能存在的病态解问题,该文提出了一种基于快速子空间分解方法的回声状态网络预测模型.所提模型利用Krylov子空间分解方法提取储备池状态矩阵的子空间,子空间代替原状态矩阵进行输出权值求解,可以消除储备池状态矩阵的冗余信息,有效地解决伪逆算法存在的病态解问题,并且降低计算复杂度,提高泛化性能和预测精度.基于两组多元混沌时间序列的仿真结果验证了该文所提模型的有效性和实用性.
針對採用迴聲狀態網絡預測多元混沌時間序列時儲備池學習算法可能存在的病態解問題,該文提齣瞭一種基于快速子空間分解方法的迴聲狀態網絡預測模型.所提模型利用Krylov子空間分解方法提取儲備池狀態矩陣的子空間,子空間代替原狀態矩陣進行輸齣權值求解,可以消除儲備池狀態矩陣的冗餘信息,有效地解決偽逆算法存在的病態解問題,併且降低計算複雜度,提高汎化性能和預測精度.基于兩組多元混沌時間序列的倣真結果驗證瞭該文所提模型的有效性和實用性.
침대채용회성상태망락예측다원혼돈시간서렬시저비지학습산법가능존재적병태해문제,해문제출료일충기우쾌속자공간분해방법적회성상태망락예측모형.소제모형이용Krylov자공간분해방법제취저비지상태구진적자공간,자공간대체원상태구진진행수출권치구해,가이소제저비지상태구진적용여신식,유효지해결위역산법존재적병태해문제,병차강저계산복잡도,제고범화성능화예측정도.기우량조다원혼돈시간서렬적방진결과험증료해문소제모형적유효성화실용성.
